Влияние человеческого капитала на экономическое развитие стран мира Latvia
Заказать уникальную курсовую работу- 25 25 страниц
- 5 + 5 источников
- Добавлена 14.01.2021
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
Введение 4
1. Информация о стране 6
2. Построение уравнений множественной регрессии 8
3. Проверка стационарности рядов 14
4. Построение ADL-моделей 17
Заключение 21
Список литературы 23
lagsloglikp(LR) AIC BIC HQC1 45,29149 -10,108000* -9,976517* -10,391740* 2 51,48600 0,00043 -8,953664 -8,844095 -9,190114Таким образом, все критерии указывают на то, что наиболее эффективное число лагов равно одному.Выполним построение ADL - модели для (таблица 10).Таблица 10 - ADL - модель для Модель 6: Кохрана-Оркатта (Cochrane-Orcutt), использованы наблюдения 2010-2017 (T = 8)Зависимая переменная: Y1rho = -0,15325КоэффициентСт. ошибкаt-статистикаP-значениеconst0,8115040,0093382486,90<0,0001***X1_1−1,68654e-053,53690e-05−0,47680,6536X6_12,72036e-0114,46806e-0126,0880,0017***Статистика, основанная на последней итерации вычисления параметра rho:Сумма кв. остатков 0,000063Ст. ошибка модели 0,003546R-квадрат 0,931672Испр. R-квадрат 0,904341F(2, 5) 45,21211Р-значение (F) 0,000628Параметр rho−0,205723Стат. Дарбина-Вотсона 1,934656Статистика, полученная по исходным данным:Среднее зав. перемен 0,833000Ст. откл. зав. перемен 0,011464Модель статистически значима согласно F-критерию ( и качественна, согласно значению коэффициента детерминации (.Но анализ показывает, что статистически значимым является коэффициент при переменной X6_1.Выполним построение модели, исключив незначимый фактор (таблица 11).Таблица 11 - ADL – модель №2 для Модель 7: Кохрана-Оркатта (Cochrane-Orcutt), использованы наблюдения 2010-2017 (T = 8)Зависимая переменная: Y1rho = -0,143404КоэффициентСт. ошибкаt-статистикаP-значениеconst0,8072790,00270545298,4<0,0001***X6_12,87631e-0112,85100e-01210,09<0,0001***Статистика, основанная на последней итерации вычисления параметра rho:Сумма кв. остатков 0,000066Ст. ошибка модели 0,003310R-квадрат 0,928571Испр. R-квадрат 0,916666F(1, 6) 101,7835Р-значение (F) 0,000055Параметр rho−0,211540Стат. Дарбина-Вотсона 1,789682Статистика, полученная по исходным данным:Среднее зав. перемен 0,833000Ст. откл. зав. перемен 0,011464 Таким образом, модель имеет вид:Определим эффективную глубину лага для моделидля . Результаты оценки представлены в таблице 12.Таблица 12 - Выбор порядка лагов для ADL моделиVAR система, максимальный порядок лага 2Звездочка указывает на наилучшие (минимальные) значенияинформационных критериев Акаике (AIC), Шварца (BIC)и Хеннана-Куинна (HQC).lagsloglikp(LR) AIC BIC HQC1 -62,32109 16,330272* 16,360063* 16,129347* 2 -61,69780 0,26421 16,424451 16,464172 16,156550 Таким образом, все критерии указывают на то, что наиболее эффективное число лагов равно одному.Выполним построение ADL - модели для (таблица 13).Таблица 13 - ADL - модель для Модель 8: Кохрана-Оркатта (Cochrane-Orcutt), использованы наблюдения 2010-2017 (T = 8)Зависимая переменная: Y2rho = 0,274182КоэффициентСт. ошибкаt-статистикаP-значениеX6_1−2,57424e-061,38690e-06−1,8560,1128Y2_11,186710,066671117,80<0,0001***Статистика, основанная на последней итерации вычисления параметра rho:Сумма кв. остатков 1478801Ст. ошибка модели 496,4542Нецентрированный R-квадрат 0,983480Центрированный R-квадрат 0,968100F(2, 6) 4829,543Р-значение (F) 2,39e-10Параметр rho−0,183603h-статистика Дарбина−0,52879Статистика, полученная по исходным данным:Среднее зав. перемен 22999,35Ст. откл. зав. перемен 3456,205Анализ показывает, что коэффициент при переменной Х6 с лагом 1 статистически не значим. Наблюдается зависимость последующих значений Y2 от предыдущих.Таким образом, для показателя подушевого ВВП отсутствует возможность построения модели с исследуемыми факторами.ЗаключениеВ рамках настоящего исследования выполнена оценка влияния факторов на показатель индекса человеческого капитала и подушевого ВВП Эстонии.Для достижения указанной цели в работе по данным Всемирного банка сформирован массив исходных данных по следующим показателям:индекс человеческого капитала;подушевой ВВП;заявки на патенты;заявки на регистрацию торговых марок;количество исследователей в области НИОКР;доля расходов на НИОКР в ВВП;сборы за интеллектуальную собственность за период;экспорт высоких технологий;доля экспорта высоких технологий в общем экспорте.В качестве периода исследования рассматривается 2008-2017 гг., что обусловлено полнотой информации по исследуемым показателям для страны Латвия. Результаты построения моделей множественной регрессии показали, что наиболее значимое влияние на показатель индекса человеческого развития оказывает показатель числа заявок на патенты, а на подушевого ВВП - экспорт высоких технологий. Таким образом, увеличение количества заявок на патенты 1 шт. в Латвии снижает индекс человеческого потенциала на 0,00017, а рост экспорта высоких технологий на 1 долл. приводит к росту подушевого ВВП на 0,0000085 долл..По данным Всемирного банка о динамике исследуемых показателей по стране Латвия проведен анализ на стационарность рядов, построены авторегрессионные модели ADL: для показателя индекса человеческого капитала и показателя подушевого ВВП с эффективной глубиной лага, равной одномй. Получена статистически значимая модель лишь для показателя индекса человеческого капитала.Список литературыАнализ данных: учебник для академическогобакалавриата / под ред. В. С. Мхитаряна. – М.: Издательство Юрайт, 2016. – 490 с. – Серия: Бакалавр. Академический курс.Всемирный банк [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://data.worldbank.org/Елисеева И. И. Эконометрика: Учебник. - М.: Юрайт, серия "Магистр", 2012. - 464 с.Куфель Т. Эконометрика. Решение задач с применением пакета программ Gretl. – M.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 200 с.Малова А. С. Основы эконометрики в среде Gretl: учебное пособие. – М.: Проспект, 2016. – 112 с.Приложение 1
1. Анализ данных: учебник для академического бакалавриата / под ред. В. С. Мхитаряна. – М.: Издательство Юрайт, 2016. – 490 с. – Серия: Бакалавр. Академический курс.
2. Всемирный банк [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://data.worldbank.org/
3. Елисеева И. И. Эконометрика: Учебник. - М.: Юрайт, серия "Магистр", 2012. - 464 с.
4. Куфель Т. Эконометрика. Решение задач с применением пакета программ Gretl. – M.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 200 с.
5. Малова А. С. Основы эконометрики в среде Gretl: учебное пособие. – М.: Проспект, 2016. – 112 с.
Вопрос-ответ:
Как влияет человеческий капитал на экономическое развитие страны?
Человеческий капитал, представленный знаниями, навыками и опытом людей, играет ключевую роль в экономическом развитии страны. Чем выше уровень образования и профессиональной подготовки населения, тем более эффективными могут быть производственные процессы и инновации. Повышение человеческого капитала ведет к увеличению производительности труда, росту экономики и улучшению жизненного уровня населения.
Каким образом можно измерить влияние человеческого капитала на экономическое развитие?
Один из способов измерить влияние человеческого капитала на экономическое развитие - это использование моделей множественной регрессии. В таких моделях можно учесть разные показатели человеческого капитала, такие как уровень образования населения, инвестиции в человеческий капитал, инновации и другие факторы, а затем анализировать их влияние на экономический рост страны.
Какие показатели человеческого капитала могут быть использованы в моделях множественной регрессии?
В моделях множественной регрессии для измерения влияния человеческого капитала можно использовать следующие показатели: уровень образования населения (например, доля людей с высшим образованием), инвестиции в образование и профессиональную подготовку, индекс человеческого развития, уровень безработицы (как показатель доступности рабочей силы) и др. Эти показатели помогают оценить влияние человеческого капитала на экономическое развитие страны.
Как в моделях множественной регрессии проверить стационарность рядов?
Одним из методов проверки стационарности рядов в моделях множественной регрессии является тест Дики-Фуллера. Этот тест позволяет определить, содержат ли ряды единичные корни, что может влиять на статистическую значимость и точность оценки коэффициентов в модели. Если ряды являются нестационарными, то они могут быть преобразованы с помощью разных методов (например, прологарифмирование, дифференцирование и т.д.) для достижения стационарности.
Какое влияние оказывает человеческий капитал на экономическое развитие страны?
Человеческий капитал, включающий в себя образование, профессиональные навыки и здоровье населения, играет значительную роль в экономическом развитии страны. Вложения в человеческий капитал способствуют повышению производительности труда, инновационности и конкурентоспособности экономики. Кроме того, наличие квалифицированной рабочей силы влияет на привлечение иностранных инвестиций и развитие высокотехнологичных секторов.
Как строить уравнения множественной регрессии?
Для построения уравнений множественной регрессии необходимо иметь набор данных, включающий зависимую переменную и одну или несколько независимых переменных. Сначала проводится анализ корреляции между переменными, чтобы определить, какие из них имеют статистически значимую связь. Затем на основе этих данных строится уравнение множественной регрессии, которое позволяет предсказывать значения зависимой переменной на основе значений независимых переменных.
Что такое стационарность рядов и как ее проверять?
Стационарность рядов означает, что их структура не меняется со временем и они не имеют тренда или сезонности. Для проверки стационарности рядов можно использовать различные тесты, такие как тест Дики-Фуллера или тест Аугментированных Дики-Фуллера. Эти тесты позволяют определить, есть ли в рядах единичные корни или другие нестационарные компоненты, которые могут искажать результаты анализа.
Что такое ADL модели?
ADL (Autoregressive Distributed Lag) модели являются расширением моделей авторегрессии (AR), которые учитывают наличие лагов в зависимой и независимых переменных. Эти модели позволяют анализировать долгосрочные зависимости между переменными и учитывать динамику изменений во времени. ADL модели широко используются в эконометрике для анализа экономических процессов и прогнозирования.
Какое влияние оказывает человеческий капитал на экономическое развитие Латвии?
Человеческий капитал, включающий образование, навыки и квалификацию населения, играет важную роль в экономическом развитии Латвии. Люди с высоким уровнем образования и профессиональными навыками способствуют инновационному развитию, повышению производительности труда и привлечению иностранных инвестиций. Кроме того, человеческий капитал также влияет на социальное развитие страны, улучшая качество жизни и обеспечивая устойчивость экономики.
Какие уравнения множественной регрессии используются для анализа влияния человеческого капитала на экономическое развитие Латвии?
Для анализа влияния человеческого капитала на экономическое развитие Латвии могут использоваться уравнения множественной регрессии, которые позволяют оценить статистическую связь между различными переменными. Например, одно из уравнений может иметь вид: Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3, где Y - показатель экономического развития, X1, X2, X3 - переменные, характеризующие человеческий капитал, а a, b1, b2, b3 - коэффициенты, которые определяют величину и направление влияния каждой переменной.
Как проводится проверка стационарности рядов в анализе влияния человеческого капитала на экономическое развитие Латвии?
Для проверки стационарности рядов в анализе влияния человеческого капитала на экономическое развитие Латвии может использоваться различные статистические тесты, такие как тест Дики-Фуллера или тест ADF. Эти тесты позволяют определить, являются ли данные стационарными или содержат нестационарные компоненты. Если данные не являются стационарными, то перед анализом необходимо применить преобразования данных, например, дифференцирование, чтобы сделать их стационарными и обеспечить корректность результатов анализа.
Какая информация содержится в статье?
В статье рассматривается влияние человеческого капитала на экономическое развитие страны Латвия. Описывается построение уравнений множественной регрессии, проверка стационарности рядов и построение ADL моделей.